Классифицируйте наблюдения с помощью перекрестного подтвержденного, бинарного классификатора ядра и отобразите матрицу беспорядка для получившейся классификации.

Загрузите набор данных ionosphere. Этот набор данных имеет 34 предиктора, и 351 бинарный ответ для радара возвращается, которые маркированы или плохи ('b') или хорошими ('g').

load ionosphere

Перекрестный подтвердите бинарную модель классификации ядер использование данных.

rng(1); % For reproducibility 
CVMdl = fitckernel(X,Y,'Crossval','on')

CVMdl = 
  classreg.learning.partition.ClassificationPartitionedKernel
    CrossValidatedModel: 'Kernel'
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 351
                  KFold: 10
              Partition: [1x1 cvpartition]
             ClassNames: {'b'  'g'}
         ScoreTransform: 'none'


  Properties, Methods

CVMdl является моделью ClassificationPartitionedKernel. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку. Чтобы задать различное количество сгибов, используйте аргумент пары "имя-значение" 'KFold' вместо 'Crossval'.

Классифицируйте наблюдения, что fitckernel не использует в обучении сгибы.

label = kfoldPredict(CVMdl);

Создайте матрицу беспорядка, чтобы сравнить истинные классы наблюдений к их предсказанным меткам.

C = confusionchart(Y,label);

Модель CVMdl неправильно классифицирует 32 хороших ('g'), радар возвращается как являющийся плохим ('b') и неправильно классифицирует 7 плохих радаров, возвращается как являющийся хорошим.

Оцените следующие вероятности класса с помощью перекрестного подтвержденного, бинарного классификатора ядра и определите качество модели путем графического вывода кривой рабочей характеристики получателя (ROC). Перекрестные подтвержденные модели классификации ядер возвращают апостериорные вероятности для учеников логистической регрессии только.

Загрузите набор данных ionosphere. Этот набор данных имеет 34 предиктора, и 351 бинарный ответ для радара возвращается, которые маркированы или плохи ('b') или хорошими ('g').

load ionosphere

Перекрестный подтвердите бинарную модель классификации ядер использование данных. Задайте порядок класса и соответствуйте ученикам логистической регрессии.

rng(1); % For reproducibility 
CVMdl = fitckernel(X,Y,'Crossval','on', ...
    'ClassNames',{'b','g'},'Learner','logistic')

CVMdl = 
  classreg.learning.partition.ClassificationPartitionedKernel
    CrossValidatedModel: 'Kernel'
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 351
                  KFold: 10
              Partition: [1x1 cvpartition]
             ClassNames: {'b'  'g'}
         ScoreTransform: 'none'


  Properties, Methods

CVMdl является моделью ClassificationPartitionedKernel. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку. Чтобы задать различное количество сгибов, используйте аргумент пары "имя-значение" 'KFold' вместо 'Crossval'.

Предскажите следующие вероятности класса для наблюдений, что fitckernel не использует в обучении сгибы.

[~,posterior] = kfoldPredict(CVMdl);

Вывод posterior является матрицей с двумя столбцами и строками n, где n является количеством наблюдений. Столбец i содержит апостериорные вероятности CVMdl.ClassNames(i), учитывая конкретное наблюдение.

Получите ложные и истинные положительные уровни и оцените область под кривой (AUC). Укажите, что второй класс является положительным классом.

[fpr,tpr,~,auc] = perfcurve(Y,posterior(:,2),CVMdl.ClassNames(2));
auc

auc = 0.9441

AUC близко к 1, который указывает, что модель предсказывает метки хорошо.

Постройте кривую ROC.

plot(fpr,tpr)
xlabel('False positive rate')
ylabel('True positive rate')
title('ROC Curve')